 班級規模及環境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號) |
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每期人數限3到5人。 |
| 上課時間和地點 |
開課地址：【上海】同濟大學(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站)【深圳分部】：電影大廈(地鐵一號線大劇院站) 【武漢分部】：佳源大廈【成都分部】：領館區1號【沈陽分部】：沈陽理工大學【鄭州分部】：錦華大廈【石家莊分部】：瑞景大廈【北京分部】：北京中山學院 【南京分部】：金港大廈
最新開班 (連續班 、周末班、晚班）：2020年3月16日 |
| 實驗設備 |
☆資深工程師授課
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| 質量保障 |
1、培訓過程中，如有部分內容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
2、培訓結束后,授課老師留給學員聯系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。 |
課程大綱 |
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1. 引言：數據挖掘中的務實與務虛
通過數據挖掘的獲得的價值有很多，表現在很多方面，總體歸結為實與虛兩類。本小節將講訴什么是務實？什么是務虛？并以幾個案例展開闡述在公司不同的發展階段，該如何實現務實業務與務虛業務的最佳結合。
2. 無監督機器學習及案例
無監督機器學習技術常常用于數據的探索、降維，本小節著重描述數據挖掘中常常用到的哪些無監督學習方法及技術。將結合多個案例，介紹幾種無監督學習技術的原理、工具以及應用實例。
3. 有監督機器學習及案例
有監督機器學習技術在數據挖掘中占有重要的地位，它通過學習歷史數據來建立各種預測模型。本小節重點闡述數據挖掘中常常用到的有監督學習方法、技術及工具。將結合多個案例，介紹多種有監督學習技術的原理、工具以及案例。
4. 個性化推薦系統：不同業務場景下的個性化推薦解決方案
在各大互聯網公司中，個性化推薦往往是使用最廣泛的數據挖掘應用。本文講從詳細闡述個性化推薦系統的歷史發展、原理、常用技術，并結合幾種不同業務場景，詳細介紹如何搭建適合不同業務場景下個性化推薦系統。
5. 深度學習及案例
深度學習是近十年人工智能領域中取得的一個重大突破。它的出現極大的增強了對數據的理解力。本小節將結合案例簡要介紹深度學習的發展歷史、原理、難點、常用工具以及相關應用。
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